馬斯克認為，發電能力將成為擴大人工智能系統規模的制約因素。
人工智能競賽的焦點正在發生轉移。長期以來，芯片性能、算法創新和數據規模被視為 AI 發展的三大支柱。但馬斯克的最新觀點揭示了一個更為基礎的要素：電力。
他表示：“人們低估了電力供應的難度。” 隨著全球 AI 數據中心的迅猛擴張，電力需求正以驚人的速度增長。
中國電力體系的全鏈條領先
據行業觀察，許多人工智能數據中心的用電需求相當于一座小城市。而高盛 2025 年 11 月發布的一份報告指出，電力短缺瓶頸可能阻礙美國在全球人工智能競賽中的進展。
與美國的困境形成對比的是，中國一直在穩步擴大其能源產能。根據高盛的預測，到 2030 年，中國可能擁有約 400 吉瓦的備用電力容量，這一規模是全球數據中心當前電力需求總量的 3 倍多。
這意味著中國將有充足的電力支持數據中心需求的增長，同時還能滿足其他行業的用電需求。
中國的電力優勢遠不止于發電量規模。這是一個體系化的領先。中國發電裝機容量占全球 1/3，每用 3 度電就有 1 度是綠電。
這種規模與結構的雙重優勢形成了強大的基礎支撐。中國的電力系統具備從原材料、發電、輸電、配電到用電的全鏈條優化能力，體現了系統協同的卓越效能。
特別值得一提的是，全世界僅中國實現全套特高壓設備自主研制，并建立了完整的技術標準體系。這種技術自主性為電力系統的穩定運行提供了堅實保障。
中國還通過國家戰略與市場機制的協同發力，確保電力系統的穩定可靠。電價長期保持在世界較低水平，為高能耗的數據中心運營提供了成本優勢。
據《華爾街日報》報道，一些中國數據中心現在的電費不到美國數據中心的一半。
實現可持續算力發展
馬斯克的預判并非只關注電力。他在同一播客節目中還提出了一個引人深思的觀點：隨著時間的推移，美國對華半導體出口管制等限制措施可能會變得不那么重要，中國將解決芯片問題。
芯片在性能前沿領域存在邊際效益遞減的現象，這可能使中國在無法獲得最先進芯片的情況下，也能更輕易地追趕美國。
截至 2025 年 6 月，中國在用算力中心機架總規模已達 1085 萬標準機架，智能算力規模達 788 百億億次/秒，存力規模超過 1680 艾字節。
更值得關注的是，中國在人工智能領域的創新并未因外部限制而停滯。據華泰證券觀察，中美模型迭代路徑正在分化：海外重心由預訓練轉向后訓練與強化學習，依靠算力取得性能優勢；而中國在算力受限下更側重架構與算法精修，以注意力優化技術提升訓練推理效率與性價比。
政策層面也在積極推進芯片自主創新。2026 年 1 月，工業和信息化部等八部門印發《“人工智能+制造”專項行動實施意見》，其中明確提出要強化人工智能算力供給，推動智能芯片軟硬協同發展，支持突破高端訓練芯片、端側推理芯片等關鍵核心技術。
中國社會科學院研究員段偉文指出，當前人工智能實際上處于厚泡沫時期，即便在國家競爭的驅使下能在一定程度上實現能效、綠色電力與芯片工藝的平衡，如果總能耗增加且獲益者高度集中，將帶來更高的乃至不可逆的環境負債。
與此同時，一些專家也提出了更根本性的解決方案。首都科技發展戰略研究院科幻產業發展中心主任王中認為，當前以大語言模型為核心的 AI 發展路徑在能效上呈現出不可持續的態勢。
他主張尋求根本性的范式轉變，探索更接近人類智能習得方式的道路，從而實現對“規模至上”路徑的“降維打擊”式能效提升。
參考資料：
https://news.sina.cn/2026-01-07/detail-inhfpfxi7221085.d.html?vt=4
https://news.ifeng.com/c/8pk2i2YIKEE?ch=ttsearch
https://www.ckcest.cn/entry/news/detail/cb7f5fc794300001e748c5184dd0dc50
https://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vReport_Show/kind/lastest/rptid/819192141679/index.phtml
https://finance.china.com.cn/industry/20251110/6277091.shtml
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